| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 图像分割的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 交互式图像分割算法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 自动图像分割算法 | 第13页 |
| 1.2.3 基于形状先验的图像分割算法 | 第13-14页 |
| 1.3 图像分割算法的评价标准 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 2 Graph Cuts算法理论基础 | 第19-26页 |
| 2.1 Graph Cuts原理 | 第19-24页 |
| 2.1.1 图论的基本术语 | 第19-20页 |
| 2.1.2 图像到图的映射 | 第20-22页 |
| 2.1.3 能量函数的构造 | 第22-23页 |
| 2.1.4 能量函数最小化 | 第23-24页 |
| 2.2 Graph Cuts图像分割流程 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于局部形状匹配的前景关键点提取算法 | 第26-39页 |
| 3.1 算法概述 | 第27-28页 |
| 3.2 层次化分割算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 图像平滑 | 第28页 |
| 3.2.2 gPb-OWT-UCM分层分割算法 | 第28-29页 |
| 3.3 BPLR局部形状检测 | 第29-33页 |
| 3.3.1 BPLR介绍 | 第29-30页 |
| 3.3.2 提取BPLRs整体框架 | 第30-31页 |
| 3.3.3 提取BPLRs具体步骤 | 第31-33页 |
| 3.4 PHOG特征提取与匹配 | 第33-35页 |
| 3.4.1 PHOG算法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 KNN匹配算法 | 第34-35页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5.1 分层化分割算法 | 第35-36页 |
| 3.5.2 最佳匹配点提取算法 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 结合多星形形状先验的Graph Cuts分割算法 | 第39-54页 |
| 4.1 显著性关键点的自动提取算法 | 第40-41页 |
| 4.2 星形形状 | 第41-44页 |
| 4.2.1 单星形形状 | 第41-43页 |
| 4.2.2 多星形形状 | 第43-44页 |
| 4.3 结合多星形先验的Graph Cuts模型分割算法 | 第44-45页 |
| 4.3.1 能量函数定义 | 第44-45页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第45页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第45-53页 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 | 第45-46页 |
| 4.4.2 图像数据集 | 第46-47页 |
| 4.4.3 图像星形中心点 | 第47-48页 |
| 4.4.4 图像分割结果 | 第48-50页 |
| 4.4.5 分割结果的客观评价 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 图像分割在剪影风格化的应用研究 | 第54-63页 |
| 5.1 算法概述 | 第54-55页 |
| 5.2 算法实现步骤 | 第55-59页 |
| 5.2.1 图像前背景区域的划分 | 第55-56页 |
| 5.2.2 背景区域的颜色迁移 | 第56-59页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第59-62页 |
| 5.3.1 前背景区域的划分结果 | 第59页 |
| 5.3.2 基于不同样例的剪影风格化效果 | 第59页 |
| 5.3.3 与已有方法的对比实验 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |